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title: "Dashboard Socioeconómico de Hogares"
output: 
  flexdashboard::flex_dashboard:
    orientation: columns
    vertical_layout: fill
    theme: flatly
    social: menu
    source_code: embed
---

```{r setup, include=FALSE}
library(flexdashboard)
library(tidyverse)
library(readxl)
library(scales)

# Leer datos
hogares <- readxl::read_excel("usu_hogar_T225.xlsx")

# Crear variables derivadas
hogares <- hogares %>%
  mutate(
    # Tamaño del hogar categorizado
    tam_hogar_grupo = case_when(
      IX_TOT == 1 ~ "1 persona",
      IX_TOT == 2 ~ "2 personas",
      IX_TOT %in% 3:4 ~ "3-4 personas",
      IX_TOT >= 5 ~ "5 o más",
      TRUE ~ NA_character_
    ),
    
    # Hacinamiento (evitar división por cero)
    hacinamiento = IX_TOT / pmax(II2, 1),
    
    # Variables de servicios básicos
    agua_dentro = IV6 == 1,
    agua_red = IV7 == 1,
    cloaca = IV11 == 1,
    
    # Hogar con niños menores de 10 años
    tiene_menores = IX_MEN10 > 0
  )

# Definir tema personalizado
theme_barby <- function() {
  theme_minimal() +
    theme(
      text = element_text(family = "sans", color = "#2c3e50"),
      plot.title = element_text(color = "#2c3e50", face = "bold", size = 10),
      axis.title = element_text(color = "#2c3e50"),
      axis.text = element_text(color = "#7f8c8d"),
      panel.grid.major = element_line(color = "#ecf0f1"),
      panel.grid.minor = element_blank(),
      legend.position = "none"
    )
}

# Definir colores
color_principal <- "#2c3e50"  # Azul oscuro
color_acento <- "#f39c12"     # Dorado
```

Column {data-width=650}
-----------------------------------------------------------------------

### PERFIL DEMOGRÁFICO DEL HOGAR

```{r}
# Calcular KPIs principales
kpis_demograficos <- hogares %>%
  summarise(
    Total_hogares = sum(PONDERA, na.rm = TRUE),
    Tamaño_promedio = weighted.mean(IX_TOT, PONDERA, na.rm = TRUE),
    Porc_con_menores = weighted.mean(tiene_menores, PONDERA, na.rm = TRUE) * 100,
    Porc_hacinamiento_critico = weighted.mean(hacinamiento > 3, PONDERA, na.rm = TRUE) * 100
  ) %>%
  mutate(across(where(is.numeric), round, 1))

# Mostrar tabla
kpis_demograficos %>%
  pivot_longer(everything(), names_to = "Indicador", values_to = "Valor") %>%
  mutate(Indicador = recode(Indicador,
    "Total_hogares" = "Total de hogares (ponderados)",
    "Tamaño_promedio" = "Tamaño medio del hogar",
    "Porc_con_menores" = "% con menores de 10 años",
    "Porc_hacinamiento_critico" = "% hacinamiento crítico"
  )) %>%
  knitr::kable(align = "lr", col.names = c("Indicador", "Valor"))
# Gráfico de distribución por tamaño de hogar
hogares %>%
  filter(!is.na(tam_hogar_grupo)) %>%
  group_by(tam_hogar_grupo) %>%
  summarise(porcentaje = sum(PONDERA, na.rm = TRUE) / sum(hogares$PONDERA, na.rm = TRUE) * 100) %>%
  mutate(tam_hogar_grupo = factor(tam_hogar_grupo, 
                                  levels = c("1 persona", "2 personas", "3-4 personas", "5 o más"))) %>%
  ggplot(aes(x = porcentaje, y = fct_rev(tam_hogar_grupo))) +
  geom_col(fill = color_principal) +
  geom_text(aes(label = paste0(round(porcentaje, 1), "%")), 
            hjust = -0.1, size = 2.8, color = color_principal) +
  scale_x_continuous(limits = c(0, 40), labels = label_percent(scale = 1)) +
  labs(
    title = "Distribución del tamaño del hogar",
    x = "% de hogares",
    y = NULL
  ) +
  theme_barby()
```

Column {data-width=350}
-----------------------------------------------------------------------

### CONDICIONES DE LA VIVIENDA
```{r}
# Calcular porcentajes de servicios básicos
servicios <- hogares %>%
  summarise(
    Agua_dentro = weighted.mean(agua_dentro, PONDERA, na.rm = TRUE) * 100,
    Agua_red = weighted.mean(agua_red, PONDERA, na.rm = TRUE) * 100,
    Cloaca = weighted.mean(cloaca, PONDERA, na.rm = TRUE) * 100
  ) %>%
  pivot_longer(everything(), names_to = "Servicio", values_to = "Porcentaje") %>%
  mutate(Servicio = recode(Servicio,
    "Agua_dentro" = "Agua dentro de la vivienda",
    "Agua_red" = "Agua de red pública",
    "Cloaca" = "Conexión a cloaca"
  ))

# Mostrar tabla
servicios %>%
  mutate(Porcentaje = round(Porcentaje, 1)) %>%
  knitr::kable(align = "lr", col.names = c("Servicio", "% de hogares"))
# Gráfico de servicios básicos
servicios %>%
  ggplot(aes(x = Porcentaje, y = fct_reorder(Servicio, Porcentaje))) +
  geom_col(fill = color_principal) +
  geom_text(aes(label = paste0(round(Porcentaje, 1), "%")), 
            hjust = -0.1, size = 3.5, color = color_principal) +
  scale_x_continuous(limits = c(0, 100), labels = label_percent(scale = 1)) +
  labs(
    title = "Acceso a servicios básicos",
    x = "% de hogares",
    y = NULL
  ) +
  theme_barby()
# Hacinamiento crítico por región
hacinamiento_region <- hogares %>%
  group_by(REGION) %>%
  summarise(
    porcentaje = weighted.mean(hacinamiento > 3, PONDERA, na.rm = TRUE) * 100
  ) %>%
  arrange(porcentaje)

# Gráfico de hacinamiento por región
hacinamiento_region %>%
  ggplot(aes(x = porcentaje, y = fct_reorder(as.character(REGION), porcentaje))) +
  geom_col(fill = color_acento) +
  geom_text(aes(label = paste0(round(porcentaje, 1), "%")), 
            hjust = -0.1, size = 2.8, color = color_principal) +
  scale_x_continuous(limits = c(0, 30), labels = label_percent(scale = 1)) +
  labs(
    title = "Hacinamiento crítico por región",
    x = "% hogares con hacinamiento > 3",
    y = "Región"
  ) +
  theme_barby()
```

### INGRESOS Y DESIGUALDAD
```{r}
# Calcular IPCF promedio ponderado
ipcf_promedio <- hogares %>%
  filter(!is.na(IPCF), !is.na(PONDIH)) %>%
  summarise(IPCF_promedio = weighted.mean(IPCF, PONDIH, na.rm = TRUE))

# Mostrar valor
valueBox(
  value = paste("$", round(ipcf_promedio$IPCF_promedio, 0)),
  caption = "IPCF promedio ponderado",
  icon = "fa-usd",
  color = "primary"
)
# IPCF promedio por decil
ipcf_decil <- hogares %>%
  filter(!is.na(IPCF), !is.na(PONDIH), !is.na(DECCFR)) %>%
  group_by(DECCFR) %>%
  summarise(IPCF_promedio = weighted.mean(IPCF, PONDIH, na.rm = TRUE))

# Gráfico de IPCF por decil
ipcf_decil %>%
  ggplot(aes(x = factor(DECCFR), y = IPCF_promedio)) +
  geom_col(fill = color_principal) +
  scale_y_continuous(labels = label_number(scale = 1, prefix = "$")) +
  labs(
    title = "IPCF promedio por decil de ingresos",
    x = "Decil de IPCF",
    y = "IPCF promedio ponderado"
  ) +
  theme_barby()
```